لم يعد الذكاء الاصطناعي مجالا بحثيا لعلماء الكمبيوتر المتقدمين، بل إنه يشكل بالفعل حياتنا اليومية. وكما نملك لغات فهناك في عالم البرمجة لغات الذكاء الاصطناعي. فما هي لغات البرمجة في الذكاء الاصطناعي؟
أصبح الذكاء الاصطناعي بالفعل جزءا لا يتجزأ من معظم مشاريع تطوير البرمجيات.
وفقا لتقرير صادر عن MarketsandMarkets، من المتوقع أن يصل الحجم العالمي لسوق الذكاء الاصطناعي إلى 407 مليار دولار بحلول عام 2027.
يعد الذكاء الاصطناعي عنصرا أساسيا في العديد من مشاريع تطوير البرمجيات التي تسمح للمطورين بإنشاء برامج يمكنها إدراك المشكلات وتعلمها والتفكير فيها وحلها إلى حد كبير بالطريقة التي يعمل بها العقل البشري.
يعد تعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي أمرا بالغ الأهمية للعديد من الأدوار الوظيفية، خاصة للراغبين في ممارسة مهنة في البرمجة.
يمكن أن يساعدك اختيار اللغة المناسبة في الحصول على موطئ قدم في هذا المجال سريع النمو، لكن الكثير من الناس يكافحون من أين يبدأون.
ومع ذلك، فإن البدء الآن يمكن أن يساعدك في ركوب موجات التغيير في المستقبل. لمساعدتك في التخطيط لدراستك، أدرجنا في هذا المقال أهم لغات البرمجة الرئيسية وتحديد تلك الأنسب لتطوير الذكاء الاصطناعي.
أثناء القراءة، ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي لا يزال ابتكارا جديدا نسبيا، لذا فإن ما يعتبر معيار الصناعة في البرمجة اليوم يمكن أن يتغير خلال السنوات القليلة المقبلة.
إذا كنت مهتما ببرمجة الذكاء الاصطناعي ولكنك غير متأكد من أين تبدأ، فهناك عدد من الخيارات لأي شخص يرغب في تعلم البرمجة، بما في ذلك تطبيقات التدريس الذاتي أو معسكرات التدريب على الترميز أو برامج الشهادات الجامعية بدوام كامل.
أدناه، سنغطي أفضل الخيارات لتعلم البرمجة التي تركز على الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أفضل اللغات للتعلم من أجل تطوير الذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
يشير الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات المبرمجة لأداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء بشريا.
وهو ينطوي على تطوير أنظمة الكمبيوتر أو الخوارزميات التي يمكنها تحليل وتفسير البيانات، والتعلم من التجربة، واتخاذ القرارات وحل المشكلات المعقدة.
يشمل الذكاء الاصطناعي العديد من المجالات الفرعية، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات.
تركز هذه الحقول الفرعية على جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي، مثل تمكين الآلات من التعلم من البيانات، وفهم ومعالجة اللغة البشرية، وتفسير المعلومات المرئية، والتفاعل مع العالم المادي ومحاكاة الخبرة البشرية في مجالات محددة.
كيف تصنع الذكاء الاصطناعي
أتاح إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي إدخال الأدوات وحل المشكلات بطرق جديدة ومعقدة. ومع ذلك، فهو ليس حلا شاملا لكل تحد برمجي موجود، إذ يتطلب إنشاء برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي تفكيرا وتخطيطا دقيقين.
أول شيء يجب مراعاته عند بناء الذكاء الاصطناعي هو المشكلة. اسأل نفسك: ما هي المشكلة التي أحاول حلها؟ ما هي النتيجة المرجوة من الحل؟
يمكن أن تدفعك إجاباتك على هذه الأسئلة نحو حلول مختلفة تركز على الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي (ML) لمعالجة البيانات أو استخدام رؤية الكمبيوتر لاشتقاق معلومات مفيدة من الصور ومقاطع الفيديو الرقمية.
الخطوة التالية هي النظر في كمية ونوع البيانات التي تعالجها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي قوية، لكنها ليست سحرية. إذا تم إدخال بيانات ذات جودة رديئة في النظام، فمن غير المرجح أن تؤدي إلى النتائج المرجوة. تأكد من فحص بياناتك وتنظيفها وتنظيمها وفقا لأي متطلبات محددة.
الذكاء الاصطناعي مجال واسع مع العديد من التطبيقات الواسعة. يعتمد الخيار الأفضل بالنسبة لك على تفاصيل مشروعك، حيث تتفوق لغات البرمجة المختلفة في مختلف المهام المتعلقة الذكاء الاصطناعي. يعتمد اختيار لغة البرمجة المناسبة على ما تحتاج إلى إنجازه ضمن تطبيق معين.
ما هي افضل لغات البرمجة للذكاء الاصطناعي؟
هذه هي أهم اللغات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي:
1. بايثون Python
تعد Python واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعا في مجال الذكاء الاصطناعي نظرا لبساطتها وتعدد استخداماتها ونظامها البيئي الواسع للمكتبات والأطر.
لماذا تستخدم لغة البايثون في الذكاء الاصطناعي؟
تعد Python أداة قوية لتحليل البيانات، مما يجعلها أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي. وفقا ل HackerRank، فهي واحدة من أكثر لغات البرمجة طلبا الموجودة في السوق اليوم.
يحب المبرمجون ومحللو البيانات Python لمرونتها وتصميمها البديهي وتعدد استخداماتها. على الرغم من أنها مصممة لمعالجة المهام المعقدة، إلا أنها لغة سهلة التعلم والتطبيق على مشاريعك الخاصة.
تم تصميم العديد من مكتبات Python لتصنيف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مما يجعلها لغة قيمة في كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
لقد أصبحت اللغة المفضلة لممارسي الذكاء الاصطناعي والباحثين والمتحمسين، نظرا لسهولة استخدامها وقدرات النماذج الأولية السريعة وتوافر أحدث أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي.
تعد Python الخيار الأفضل في الحقول الذكاء الاصطناعي التالية:
- التعلم الآلي
- التعلم العميق
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- معالجة البيانات وتحليلها
- الرؤية الحاسوبية
- التعلم المعزز
- أطر التنمية الذكاء الاصطناعي
2. Java
Java هي لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع تجد تطبيقات في مجالات مختلفة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي.
إن تعدد استخداماتها ونظامها البيئي الناضج واعتمادها على نطاق واسع يجعلها خيارا قابلا للتطبيق للمهام المتعلقة الذكاء الاصطناعي، لا سيما في بيئات المؤسسات والتطبيقات التي تتطلب قابلية التوسع والتكامل مع الأنظمة الحالية المستندة إلى Java.
على الرغم من أن Java قد لا تكون مرتبطة بشكل شائع الذكاء الاصطناعي مثل Python، إلا أنها لا تزال لها استخداماتها في المهام التالية المتعلقة ب الذكاء الاصطناعي:
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- التعلم الآلي
- تحليلات البيانات الضخمة
- الروبوتات
- تمثيل المعرفة
- الذكاء الاصطناعي التعليم والبحث
كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في جافا
Java هي لغة برمجة شائعة تقدم للمطورين الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من المزايا، بما في ذلك سهولة تصحيح الأخطاء وسهولة الاستخدام والصيانة.
تحتوي على جامع بيانات مهملة مدمج يقوم تلقائيا بحذف البيانات غير المفيدة ويسهل التصور. كما أنه يتميز ب Swing، مجموعة أدوات أداة واجهة المستخدم الرسومية.
ومجموعة أدوات عنصر واجهة المستخدم القياسية (SWI)، وهي مجموعة أدوات عناصر واجهة مستخدم رسومية.
أحد الأمثلة على مشروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم Java هو Deeplearning4j وهو مكتبة رئيسية مفتوحة المصدر للتعلم العميق تستخدم Java.
التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي يسمح للبرنامج بتقليد التعلم البشري ويستخدم عادة لتجميع البيانات أو تجميعها وإجراء التنبؤات.
3. JavaScript
على الرغم من أن جافا سكريبت قد لا تكون الخيار الأول لمهام الذكاء الاصطناعي المتضمن معالجة البيانات الثقيلة، إلا أن دورها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الويب وتصور البيانات وروبوتات الدردشة يوضح أهميتها واستخدامها المتزايد في مجال الذكاء الاصطناعي.
يوفر تكامل JavaScript مع تقنيات الويب وقدرتها على العمل في متصفحات الويب فرصا فريدة للتطبيقات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي والتي يمكن الوصول إليها لمجموعة واسعة من المستخدمين.
فيما يلي بعض الطرق التي يتم بها استخدام JavaScript في الذكاء الاصطناعي:
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الويب
- تصور البيانات
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي المحادثة
- التعلم المعزز
- خدمات الواجهة الخلفية لمعالجة البيانات
- تعليم الذكاء الاصطناعي والعروض التوضيحية
كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في جافا سكريبت
لماذا تعتبر جافا سكريبت مناسبة للذكاء الاصطناعي؟ لديها العديد من الأدوات والمكتبات عالية المستوى للتعلم الآلي.
وخير مثال على ذلك هو TensorFlow .js، الذي يعمل مباشرة داخل المتصفح ويفتح العديد من الاحتمالات لمطوري الويب.
يمكن أن يساعدك بناء معرفتك بتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى المستعرض في إنشاء الجيل التالي من أدوات المستعرض التي تركز على الذكاء الاصطناعي.
4. R
من أشهر لغات البرمجة في الذكاء الاصطناعي هي لغة R.
تستخدم لغة البرمجة R على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي مجالات مثل التحليل الإحصائي وعلوم البيانات والتعلم الآلي.
بشكل عام، تكمن قوة R في قدراتها الإحصائية ومعالجة البيانات وأدوات التصور، مما يجعلها لغة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من المهام الذكاء الاصطناعي.
يساهم اعتمادها على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية ومجتمعها المتفاني في شعبيتها داخل المجتمع الذكاء الاصطناعي. إليك كيفية استخدام لغة R في الذكاء الاصطناعي:
- التحليل الإحصائي وعلوم البيانات
- التعلم الآلي
- التعلم العميق
- تصور البيانات
- التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)
- إحصائيات بايزي Bayesian Statistics
- الذكاء الاصطناعي البحث والتعليم
5. جوليا
تكتسب لغة برمجة جوليا شعبية في مجال الذكاء الاصطناعي نظرا لقدراتها عالية الأداء وسهولة استخدامها.
بشكل عام، فإن مزيج جوليا من الأداء العالي والتركيب السهل والنظام البيئي الشامل للحزم يجعلها لغة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من المهام الذكاء الاصطناعي، من معالجة البيانات والنمذجة إلى التعلم الآلي والتعلم العميق.
إليك كيفية استخدام جوليا في عالم الذكاء الاصطناعي:
- التعلم الآلي
- التعلم العميق
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- معالجة البيانات والتصور
- التعلم المعزز
- البرمجة الاحتمالية
6. Lisp
من لغات برمجة الذكاء الاصطناعي أيضًا لغة ليبس.
كان للغة برمجة Lisp تأثير كبير على مجال الذكاء الاصطناعي ولا يزال تستخدم في العديد من التطبيقات المتعلقة الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن Lisp كانت لغة أساسية في الذكاء الاصطناعي، فمن المهم ملاحظة أن البحث والتطوير الذكاء الاصطناعي قد توسعا ليشمل مجموعة واسعة من لغات البرمجة والأطر.
ومع ذلك، ساهمت ميزات Lisp الفريدة وأهميتها التاريخية بشكل كبير في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتستمر في التأثير على المجال اليوم. فيما يلي بعض الطرق التي يتم بها استخدام Lisp في الذكاء الاصطناعي:
- الذكاء الاصطناعي الرمزي
- المكتبات المشتركة ومكتبات الذكاء الاصطناعي
- البرمجة الوظيفية للذكاء الاصطناعي
- البرمجة الفوقية وبحوث الذكاء الاصطناعي
- تطوير النظم القائمة على القواعد
- التعليم والبحث في الذكاء الاصطناعي
7. C ++
تحظى C ++ بشعبية في عالم الذكاء الاصطناعي نظرا لأدائها وكفاءتها وقدرتها على التفاعل مع المكتبات والأنظمة منخفضة المستوى.
بينما اكتسبت Python شعبية لسهولة استخدامها ومكتبات الذكاء الاصطناعي الواسعة الخاصة بها.
تظل C ++ لغة حاسمة للجوانب الحرجة للأداء في الذكاء الاصطناعي، مثل الأنظمة المدمجة ورؤية الكمبيوتر والروبوتات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة.
فيما يلي بعض الحقول الذكاء الاصطناعي التي يكون فيها C ++ نشطا بشكل خاص:
- Performance-Critical Components
- مكتبات التعلم الآلي
- الأنظمة المدمجة وإنترنت الأشياء
- الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور
- الروبوتات
- الحوسبة عالية الأداء
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة.
8. Prolog
لغة برمجة Prolog مناسبة بشكل خاص في المجالات التي تنطوي على البرمجة المنطقية وتمثيل المعرفة.
تتفوق Prolog في التفكير الرمزي والاستدلال القائم على المنطق. لقد أثبتت نفسها كأداة قوية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي محددة تتطلب استنتاجا منطقيا وتلاعبا رمزيا. تستخدم هذه اللغة على نطاق واسع في المجالات الذكاء الاصطناعي التالية:
- البرمجة المنطقية
- النظم الخبيرة
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- التمثيل المعرفي
- إثبات النظرية الآلية
- البرمجة المنطقية الاستقرائية
الملخص
لديك العديد من لغات البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي للاختيار من بينها، وسيعتمد الأنسب لك على مدى سهولة العملية أو تقنيتها.
إذا كان لديك بالفعل خبرة في لغة معينة، فإن معرفتك الحالية يمكن أن توفر أساسا رائعا للتعلم الإضافي.
خيار آخر هو النظر إلى التطبيقات الشائعة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في العالم الحقيقي – ما هي اللغات التي يستخدمونها؟
